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Tradicionalmente, la evaluación del estado funcional y cognitivo de individuos con demencia ocurre en breves visitas clínicas durante las cuales los clínicos extraen una instantánea de los cambios recientes en la salud de los individuos. Convencionalmente, esto se hace utilizando diversas herramientas de evaluación clínica aplicadas en el punto de atención y depende de la capacidad de los pacientes y cuidadores para recordar con precisión la actividad diaria y las tendencias en la salud personal. Estas prácticas sufren por la infrecuencia y la duración generalmente corta de las visitas. Desde 2004, investigadores del Centro de Envejecimiento y Tecnología de Oregon (ORCATECH) de la Universidad de Salud y Ciencia de Oregon han estado trabajando en el desarrollo de tecnologías para transformar este modelo. Los investigadores de ORCATECH han desarrollado un sistema de monitoreo continuo en el hogar utilizando tecnologías de computación pervasiva que hacen posible rastrear de manera más precisa las actividades y comportamientos y medir cambios intraindividuales relevantes. Hemos instalado un sistema de sensores estratégicamente ubicados en más de 480 hogares y hemos estado recolectando datos durante hasta 8 años. Usando este sistema de monitoreo continuo en el hogar, los investigadores de ORCATECH han recolectado datos sobre múltiples comportamientos como la marcha y la movilidad, patrones de sueño y actividad, adherencia a la medicación y uso de computadoras. Los patrones de variación intraindividual detectados en cada una de estas áreas se utilizan para predecir resultados como estado de ánimo bajo, soledad y función cognitiva. Estos métodos tienen el potencial de mejorar la calidad de los datos de salud del paciente y, a su vez, la atención al paciente, especialmente en relación con el deterioro cognitivo. Además, la naturaleza continua y del mundo real de los datos puede mejorar la eficiencia y la validez ecológica de los estudios de intervención clínica.
Lyons et al. (Wed,) estudiaron esta cuestión.
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